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算法功能:建立图像特征和图像人数的数学关系 算法输入:训练样本图像1,2…K 算法输出:模型估计参数 ，参考图像 算法流程：1)对训练样本图像进行分块处理(算法1.1)； 2)通过算法1.2，计算训练样本各个对应分块的ALBP特征归一化，再用K-means算法(可使用opencv等算法库实现，不再描述其算法)，将图像块分成k(k<K)类，获取k(k<K)个聚类中心，即为参考图像； 3)对分块的图像进行与参考图像进行匹配。使用算法1.2求取ALBP特征，并求取其相似度 ，将相似性集合作为新特征并形成一个归一化的新特征 。 4)按照行人面积占图像块面积的比例，以60%为分界，分布采用径向基核函数 和线性核函数 。K(xi,x)建立图像特征和图像人数的SVR(支持向量回归机)模型可使用opencv中的SVM或libsvm，输出模型估计参数 。

文件详细描述了高斯投影正算与反算的理论，以及实现方法，并采用C#实现核心算法的代码。